[ 導讀 ] 大數據時代已經到來，數據的好處大家都明白，但是數據應用的方法不正確不單不能幫助解決問題，也有可能適得其反，帶來麻煩。

　　大數據時代已經到來，數據的好處大家都明白，但是數據應用的方法不正確不單不能幫助解決問題，也有可能適得其反，帶來麻煩。在智能交通中，互聯網的發達也為交通管理帶來了大量的數據，對于目前城市交通擁堵的解決，讓大家看到了希望，于是紛紛將數據應用在交通中。但是這樣做真的能解決交通擁堵嗎？結果是否定的，原因不是數據沒有用，而是應用不到位。
　　
　　在目前，大數據在交通中的應用主要有以下幾種方式：
　　
　　1、公共交通部門發行的一卡通大量使用，因此積累了乘客出行的海量數據，這也是大數據的一種，由此，公交部門會計算出分時段、分路段、分人群的交通出行參數，甚至可以創建公共交通模型，有針對性的采取措施提前制定各種情況下的應對預案，科學的分配運力。
　　
　　2、交通管理部門在道路上預埋或預設物聯網傳感器，實時收集車流量、客流量信息，結合各種道路監控設施及交警指揮控制系統數據，由此形成智慧交通管理系統，有利于交通管理部門提高道路管理能力，制定疏散和管制措施預案，提前預警和疏導交通。
　　
　　3、通過衛星地圖數據對城市道路的交通情況進行分析，得到道路交通的實時數據，這些數據可以供交通管理部門使用，也可以發布在各種數字終端供出行人員參考，來決定自己的行車路線和道路規劃。
　　
　　4、出租車是城市道路的最多使用者，可以通過其車載終端或數據采集系統提供的實時數據，隨時了解幾乎全部主要道路的交通路況，而長期積累下的這類數據就形成了城市區域內交通的“熱力圖”，進而能夠分析得出什么時段的哪些地段擁堵嚴重，為出行提供參考。
　　
　　5、智能手機已經很普及，多數智能手機都會使用地圖應用，于是始終打開GPS或北斗定位系統，地圖提供商將收集到的這些數據進行大數據分析，由此就可以分析出實時的道路交通擁堵狀況、出行流動趨勢或特定區域的人員聚集程度，這些數據公布之后會給出行提供參考。
　　
　　以車聯網為例，專家的理性分析告訴我們：一個城市，如果把車和車，車和道路充分鏈接到位的話，從理論上來說，可以提升這個城市道路通行能力的270%。
　　
 　　以上這些都是大數據在交通管理方面的應用，會有助于提升道路交通信息的透明度，也對緩解交通用戶有所幫助，但如果就此認為，大數據可以解決交通擁堵問題，那就是文不對題了。

       大數據能拯救交通擁堵？
　　
 　　交通擁堵的核心是通行能力與通行需求不匹配，可能是常態化的道路資源不夠，也可能是瞬時車流高峰導致的不協調，但就一般情況而言，多數的城市或郊區道路擁堵都無法通過大數據的交通信息公開來緩解。

大數據能拯救交通擁堵？

　　這一段時間，北京市將使用進京證的范圍擴大，進京證的有效期縮短，由此造成了各進京路口辦理進京證的排隊狀況盛況空前，據很多司機反映，正常情況下，辦理一張進京證需要2-3個小時，也就是說，如果從天津到北京開車辦事，路上只需一個小時，而辦理進京證就需要3個小時。但大家都知道，辦理進京證的排隊時長是不固定的，也有司機遇到過半個小時就辦完的偶然。很多司機都在預測什么時間會辦理的人少，有司機選擇在半夜1點去辦，結果排隊了3個半小時，因為與他有共同想法的人太多，結果造成了人員擁堵。
　　
　　其他交通領域也一樣，大數據的交通信息公開會帶來交通流量的透明化，而大家同樣的選擇會導致下一個交通擁堵的出現，景點的熱力圖也只代表現在，如果大家都得到同樣的信息，結果冷點就會很快變成熱點。當然，飯店可能是個例外，如果你發布的某個飯店排隊人數多，很可能導致的是這個飯店的排隊人數更多。
　　
　　有人說，單一個體的出行是隨機和不可控的，而一旦每個交通參與者通過某種方式“連接”起來形成一個大的可實時分享交通信息的群體，那么這個群體就具備了某種“智能”，通過互相影響來達到自我調校和自我優化，而結果一定會朝著減輕擁堵的方向發展。確實，在現代移動互聯網狀態下，每位終端用戶既是交通信息的生成者，又是交通信息的提供者，從而以互聯網彼此連接、相互影響，但這種交通智能對交通擁堵的緩解起不到多大的作用。
　　
 　　大數據在交通上的應用并非將交通大數據變成“公共知識”，公共知識狀態的交通信息會導致出行博弈的混亂，從而對緩解交通狀況不會有任何的幫助。大數據對交通管理有用，但這樣的大數據是在小規模的管理中樞來應用，一旦變成全民共享，就會變成出行游戲。

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